找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
基于链轨的斜坡重力储能系统关键参数设计以实现最优效率
Key Parameters Design of Chain-Rail Based Slope Gravity Energy Storage System for Optimal Efficiency
Zufan Wang · Xun Yu · Linlin Dong · Tian Gao 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年7月
基于链轨的斜坡重力储能系统（SGESS）凭借高效可靠的运行性能，在山区和丘陵地区具有显著优势。然而，设计SGESS需要平衡多个结构和运行参数。鉴于电气和机械部件相互依存的约束关系，选择关键参数并对其进行优化以实现系统综合效率最大化，仍是工业应用中的一大挑战。为解决这一问题，本研究建立了电气和机械部件的依存约束关系，并选定了SGESS的关键参数。然后，针对基于链轨的SGESS各组件建立了完整的损耗分析数学模型，研究了关键参数对系统综合效率的影响。以系统效率为目标函数，提出了一种基于非线性规划的关键...
解读: 该斜坡重力储能系统研究对阳光电源储能产品线具有重要参考价值。其关键参数优化方法可借鉴至PowerTitan储能系统的能量管理策略：1）动力学建模与效率分析思路可应用于ST系列储能变流器的往返效率优化，特别是充放电曲线设计；2）多目标优化算法可用于iSolarCloud平台的储能系统参数自适应调优，针...
考虑时空特征的自适应编解码模型用于分布式光伏电站短期功率预测
Adaptive Encoder-Decoder Model Considering Spatio-Temporal Features for Short-Term Power Prediction of Distributed Photovoltaic Station
Xun Dou · Yehang Deng · Shunjiang Wang · Tianfeng Chu 等6人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年1月
考虑到运维成本和技术的影响，分布式光伏电站群内部通常缺乏足够的气象观测设备。所采集气象数据的偏差以及软硬件限制导致的光伏功率数据误差，将直接导致模型预测精度降低。为解决这一问题，本文提出一种具有自适应时空编解码结构的分布式光伏功率短期预测方法，该方法能够适应不同数据输入和不同天气条件下的预测需求，提高预测精度。首先，利用随机森林算法（RF）和皮尔逊相关系数（PCC）对特征重要性进行排序，选取关键输入数据。其次，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和时空注意力机制（STA）的时空特征编解码模型，...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应时空编解码器的分布式光伏短期功率预测技术具有显著的战略应用价值。 **业务协同价值：**该技术直击分布式光伏电站运维痛点——气象观测设备不足导致的预测精度下降问题。对于阳光电源的智慧能源管理系统而言，精准的功率预测是实现光储协同优化的基础。通过LSTM与时空...